我国大型房地产企业信用风险的影响因素分析开题报告

1. 研究目的与意义

2020年国家实施了房地产行业的三条红线: 1.扣除预收帐款的资产负债率不得超过70%；2.净负债率不得超过100%；3.现金短期比率不得小于1。在此基础上，房地产行业的未来发展都会与这三条红线息息相关，房地产企业的资产负债率、净负债率和现金短期比率都会对房地产企业自身的档位有所影响。房地产企业的未来发展关系到我国未来金融风险的引发与否，因此需要想方设法对房地产企业进行控制，来维持未来我国家经济的平稳发展。2021年，恒大集团因为经营不善，触碰了“三条红线”，这更加对房地产企业有所警醒。所以，本文通过对大型房地产企业的信用风险评价研究，既能探究影响大型房地产企业信用风险的重要因素，同时也能为后续同类型大型房地产企业的后续优化发展提供一点参考和依据。总体而言，探究大型房地产企业信用风险的影响因素对于我国房地产企业的发展具有重要的理论意义和现实意义。

2. 研究内容和预期目标

1.研究内容

本论文主要研究的内容是评价某特定大型房地产企业的信用风险，以及

图探究其中影响该大型房地产企业的主要因素。主要采用的方法是定量分析法，建立适当的模型，如logistic模型，进行数据分析和检验，最终得出结论。

3. 国内外研究现状

国外在房地产信用风险评价方面的侧重点主要在于金融市场与房地产信用分析方面，Kwilinski等（2020）研究表明，在信用评价系统在住宅房地产市场投资管理中的金融信贷功能有着重要的推动作用。Su Chi-Wei等（2019）利用实证研究房地产和股票市场的关系，通过中国的GDP以及货币供应量为控制变量，得出除了金融危机期间，房地产价格和股票价格之间的关系较弱，但长期来看，房地产价格会影响股票价格。

在风险评估的方法和模型方面，国内外许多专家对房地产公司的信用风险评价的方法和模型进行了深入的探讨。陈柏彤等（2020）运用二次加权topsis法评估中小电商公司的信用风险，并通过一系列论证，证明其方法对淘宝小微企业信用风险评价的合理性。邹建国等（2019）通过logistic回归模型对农业供应链金融进行分析，认为农业供应链金融能显著提高农户的守约概率实现农户的信用增进。刘兢轶等（2019）利用logistic模型建立了中小型企业信用风险评价体系，认为中小企业的盈利能力、偿债能力及核心企业的信用水平的信用水平显著影响中小企业信用风险评级。刘畅（2016）在国内外学者关于信用评价体系研究分析的基础上，比较了相关的理论和方法，认为logistic模型能较好的反映中小企业的信用状况。

4. 计划与进度安排

2022年12月1日——2022年12月20日 搜集和阅读文献，确定论文研究框架

2022年12月21日——2022年1月10日 初步完成论文的理论分析工作

2022年1月11日——2022年2月1日确定样本并搜集数据，进行实证分析

2022年2月2日——2022年3月20日撰写论文，完成论文初稿

5. 参考文献

[1] kwilinski a, shteingauz d, maslov v. financialand credit instruments for ensuring effective functioning[j]. the residentialreal estate market, 2020, 34(3):131-138.

[2] su cw, yin xc, chang hl, zhou hg. are the stockand real estate markets integrated in china?[j].journal of economic interactionand coordination,2019,14(4):741-760.

[3]陈柏彤，鲍新中.基于二次加权topsis法的电商小微企业信用风险动态评价[j]. 金融理论与实践, 2020(10).

[4]邹建国，李明贤. 农业供应链金融视角的农户信用增进研究[j].财经理论与实践, 2019，40(006).